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Moderne Technologien befähigen die beteiligten Akteure eines Produktionsprozesses die Informationsaufnahme, Entscheidungsfindung und -ausführung selbstständig auszuführen. Hierarchische Kontrollbeziehungen werden aufgelöst und die Entscheidungsfindung auf eine Vielzahl von Akteuren verteilt. Positive Folgen sind unter anderem die Nutzung lokaler Kompetenzen und ein schnelles Handeln vor Ort ohne (zeit-)aufwändige prozessübergreifende Planungsläufe durch eine zentrale Steuerungsinstanz. Die Bewertung der Dezentralität des Prozesses hilft beim Vergleich verschiedener Steuerungsstrategien und trägt so zur Beherrschung komplexerer Produktionsprozesse bei.
Obwohl die Kommunikationsstruktur der an der Entscheidungsfindung beteiligten Akteure zunehmend an Bedeutung gewinnt, existiert keine Methode, welche diese als Grundlage für die Operationalisierung der Dezentralität verwendet. Hier setzt diese Arbeit an. Es wird ein dreistufiges Bewertungsmodell entwickelt, dass die Dezentralität eines Produktionsprozesses auf Basis der Kommunikations- und Entscheidungsstruktur der am Prozess beteiligten, autonomen Akteure ermittelt.
Aufbauend auf einer Definition von Dezentralität von Produktionsprozessen werden Anforderungen an eine Kennzahl erhoben und - auf Basis der Kommunikationsstruktur - eine die strukturelle Autonomie der Akteure bestimmenden Kenngröße der sozialen Netzwerkanalyse ermittelt. Die Notwendigkeit der zusätzlichen Berücksichtigung der Entscheidungsstruktur wird basierend auf der Möglichkeit der Integration von Entscheidungsfindung und -ausführung begründet.
Die Differenzierung beider Faktoren bildet die Grundlage für die Klassifikation der Akteure; die Multiplikation beider Werte resultiert in dem die Autonomie eines Akteurs beschreibenden Kennwert tatsächliche Autonomie, welcher das Ergebnis der ersten Stufe des Modells darstellt. Homogene Akteurswerte charakterisieren eine hohe Dezentralität des Prozessschrittes, welcher Betrachtungsobjekt der zweiten Stufe ist. Durch einen Vergleich der vorhandenen mit der maximal möglichen Dezentralität der Prozessschritte wird auf der dritten Stufe der Autonomie Index ermittelt, welcher die Dezentralität des Prozesses operationalisiert.
Das erstellte Bewertungsmodell wird anhand einer Simulationsstudie im Zentrum Industrie 4.0 validiert. Dafür wird das Modell auf zwei Simulationsexperimente - einmal mit einer zentralen und einmal mit einer dezentralen Steuerung - angewendet und die Ergebnisse verglichen. Zusätzlich wird es auf einen umfangreichen Produktionsprozess aus der Praxis angewendet.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Industrie 4.0 Reifegradindex für produzierende Unternehmen (KMU und Mittelstand) mit diskreter Produktion. Die Motivation zu dieser Arbeit entstand aus dem Zögern vieler Unternehmen – insbesondere KMU und Mittelstand – bei der Transformation in Richtung Industrie 4.0. Im Rahmen einer Marktstudie konnte belegt werden, dass 86 Prozent der befragten produzierenden Unternehmen kein für ihr Unternehmen geeignetes Industrie 4.0 Reifegradmodell gefunden haben, mit dem sie ihren Status Quo bewerten und Maßnahmen für einen höheren Grad der Reife ableiten könnten. Die Bewertung bestehender Reifegradmodelle zeigte Defizite hinsichtlich der Industrie 4.0 Abdeckung, der Betrachtung der sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie der Betrachtung von Management und Unternehmenskultur. Basierend auf den aktuellen Industrie 4.0 Technologien und Handlungsbereichen wurde ein neues, modular aufgebautes Industrie 4.0 Reifegradmodell entwickelt, das auf einer ganzheitlichen Betrachtung aller sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie deren Schnittstellen basiert. Das Modell ermittelt neben dem Overall Industry 4.0 Maturity Index (OI4MI) vier weitere Indizes zur Bewertung der Industrie 4.0 Reife des Unternehmens. Das Modell wurde bei einem Unternehmen validiert und steht nun als Template für darauf aufbauende Forschungsarbeiten zur Verfügung.
Thematic role assignment and word order preferences in the child language acquisition of Tagalog
(2018)
A critical task in daily communications is identifying who did what to whom in an utterance, or assigning the thematic roles agent and patient in a sentence. This dissertation is concerned with Tagalog-speaking children’s use of word order and morphosyntactic markers for thematic role assignment. It aims to explain children’s difficulties in interpreting sentences with a non-canonical order of arguments (i.e., patient-before-agent) by testing the predictions of the following accounts: the frequency account (Demuth, 1989), the Competition model (MacWhinney & Bates, 1989), and the incremental processing account (Trueswell & Gleitman, 2004). Moreover, the experiments in this dissertation test the influence of a word order strategy in a language like Tagalog, where the thematic roles are always unambiguous in a sentence, due to its verb-initial order and its voice-marking system. In Tagalog’s voice-marking system, the inflection on the verb indicates the thematic role of the noun marked by 'ang.' First, the possible basis for a word order strategy in Tagalog was established using a sentence completion experiment given to adults and 5- and 7-year-old children (Chapter 2) and a child-directed speech corpus analysis (Chapter 3). In general, adults and children showed an agent-before-patient preference, although adults’ preference was also affected by sentence voice. Children’s comprehension was then examined through a self-paced listening and picture verification task (Chapter 3) and an eye-tracking and picture selection task (Chapter 4), where word order (agent-initial or patient-initial) and voice (agent voice or patient voice) were manipulated. Offline (i.e., accuracy) and online (i.e., listening times, looks to the target) measures revealed that 5- and 7-year-old Tagalog-speaking children had a bias to interpret the first noun as the agent. Additionally, the use of word order and morphosyntactic markers was found to be modulated by voice. In the agent voice, children relied more on a word order strategy; while in the patient voice, they relied on the morphosyntactic markers. These results are only partially explained by the accounts being tested in this dissertation. Instead, the findings support computational accounts of incremental word prediction and learning such as Chang, Dell, & Bock’s (2006) model.